主张按AI技术栈分层监管：权重开放、API透明、应用合规

RT @ClementDelangue: 有些人惊讶于在新AI模型框架中，API（即Anthropic、OpenAI等提供的服务）与开放权重被区别对待。我一点也不惊讶，这实际上是非常好的政策。让我解释一下：模型权重、API和应用是技术栈的三个不同层次。把它们同样对待将导致糟糕的监管。想想我们如何处理汽车：我们不监管钢铁，我们进行碰撞测试。没有人要求钢厂保证其钢材永远不会被用来建造危险的东西。义务落在汽车制造商身上，交通规则落在司机身上，因为那是风险真正变得真实的地方，也是有人能够实际采取行动的地方。模型权重是AI的钢铁。它们是原始研究产出，更接近科学而非产品：没有用户、没有界面、没有部署。它们本身不会做任何事情。而且因为其他一切都建立在它们之上，这一层是监管造成最大损害的地方。限制权重会减缓下游所有进展，并阻止无数积极用例的出现：实验室微调开放模型以治疗罕见疾病、初创公司服务大供应商忽略的语言、安全研究人员只能因为权重开放而审计模型。你不会降低风险，你只是扼杀了开源并集中权力在少数大实验室手中。API是中间层，是AI的零部件和发动机供应商：一种商业服务，提供商大规模提供模型。这里有商业关系、服务条款、监控滥用的能力。期望这一层的提供商提供透明度、安全标准和问责制是有意义的，因为他们确实可以执行事情。应用是道路上的汽车：AI与现实世界相遇的地方。医疗助理、招聘工具、儿童伴侣、财务顾问。这里是具体危害可能发生的地方，而且巧合的是，这里是我们已经有几十年监管的地方。健康、金融、就业、消费者保护。一个AI招聘工具应该遵守就业法，无论它是由开放模型、API还是电子表格驱动的。原则很简单：在风险实际显现且行动者能够采取行动的层面进行监管。将义务推向部署层，保持研究层开放。我们不监管钢铁，我们进行碰撞测试。干得好 @realDonaldTrump @DavidSacks @mkratsios47!